Matlab代码移植至PyTorch-DnCNN: TIP 2017论文超越高斯去噪器：基于深度CNN的图像降噪的PyTorch实现...

简介：
本项目为TIP 2017论文《超越高斯去噪器：基于深度CNN的图像降噪》中DnCNN模型从Matlab到PyTorch的代码移植，旨在提供一种高效的图像降噪解决方案。 Matlab代码移植到DnCNN-PyTorch是2017年IEEE Transactions on Image Processing (TIP)论文的PyTorch实现。这段代码使用的是PyTorch版本小于0.4。 ### 依赖关系 - OpenCV（Python版） - PyTorch TensorBoard插件（适用于Python） ### 训练DnCNN-S（已知噪声水平的DnCNN） ```shell python train.py \ --preprocess True \ --num_of_layers 17 \ --mode S \ --noiseL 25 \ --val_noiseL 25 ``` **注意：** - 如果您已经构建了训练和验证数据集（即train.h5和val.h5文件），请将`preprocess`设置为False。 - 根据论文，DnCNN-S具有17层。noiseL用于训练，而val_noiseL用于验证。对于无偏验证，请确保它们的值相同。 - 您可以设定所需的任何噪声水平。 ### 训练DnCNN-B（未知噪声水平的DnCNN） ```shell python train.py \ --preprocess True \ --num_of_layers 17 \ --mode B ``` 您可以根据需要调整参数。